Many places called home: the adaptive value of seasonal adjustments in range fidelity
Notice bibliographique
Résumé
The vast majority of animal species display range fidelity, a space-use behaviour enhancing familiarity with local habitat features. While the fitness benefits of this behaviour have been demonstrated in a variety of taxa, some species or populations rather display infidelity, displacing their home range over time. Others, such as many ungulate species, show seasonal adjustments in their range fidelity to accommodate changes in the dominance of limiting factors or in the distribution of resources. Few empirical studies have explored the adaptive value of seasonal adjustments in range fidelity. Using boreal populations of woodland caribou (Rangifer tarandus caribou) as a biological model, we evaluated how range fidelity impacted individual performance during two seasons where juvenile and adult survival are limited by different predation pressures. Between 2004 and 2013, we monitored the survival, reproductive success, habitat selection and range fidelity of female caribou in the boreal forest of eastern Canada. Using resource selection functions, we assessed how seasonal range fidelity was linked to two fitness correlates: calf survival in summer and adult female survival in winter. Females displayed season-specific space use tactics: they selected previously used areas during calving and summer, but tended to shift their winter range from 1 year to the next. During calving and summer, range fidelity yielded relatively high fitness benefits, as females that did not lose their calf displayed stronger fidelity than females that did. In winter, however, adult survival was negatively linked to range fidelity, as females that survived selected areas further away from their seasonal range of the previous year than females that died. We provide one of the first evidences that making seasonal adjustments in range fidelity can be an adaptive behaviour influencing the spatial distribution of a threatened species. Assessing the seasonal nature of range fidelity tactics may improve our predictions of space use and associated fitness implications for species displaying this behaviour.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».